書誌事項
- タイトル別名
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- MOSES TEST FOR EQUAL VARIANCE BASED RANDOM RESAMPLING WITH REPLACEMENT
- ムサクイ フクジ ヒョウホン オ モチイル トウ ブンサン ノ タメ ノ Moses ケンテイホウ
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説明
Moses検定は, 等分散性を検定するためのノンパラメトリック検定法であり, 分布の位置パラメータに全く依存しない方法として知られている.しかしながら, 検定結果の一意性や小標本への適用可能性などに関しては問題点も指摘されている.標本を分割して副次標本を構成する従来のMoses検定に対して, 本論文では, 標本から重複を許して無作為抽出し副次標本を構成する手続きを提案し, そのときのMoses検定統計量の分布特性を調べ, さらに, その精度と検出力を他のいくつかの検定法と比較している.従来型のMoses検定法が抱えていた問題点が解消されるとともに, 検出力に関しても優れた性質をもつことが示される.
収録刊行物
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- 計算機統計学
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計算機統計学 17 (1), 1-7, 2005
日本計算機統計学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390001204381042048
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- NII論文ID
- 110001262160
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- NII書誌ID
- AN10195854
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- ISSN
- 21899789
- 09148930
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- NDL書誌ID
- 7361253
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- NDL
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可